算法合集之《非最优化算法初探》

资 源 简 介

算法合集之《非最优化算法初探》

详 情 说 明

非最优化算法是一类在合理时间内寻找可行解而非最优解的算法，适用于NP难问题或大规模优化场景。与追求数学精确性的最优化算法不同，这类算法更注重实用性和计算效率。

核心方法包括： 贪心算法：通过局部最优选择推进，虽不能保证全局最优，但速度快（如霍夫曼编码）。 启发式算法：依赖经验规则快速缩小搜索空间（如A*寻路的估价函数）。 元启发式算法： 模拟退火：模仿金属退火过程，允许偶尔接受劣解以避免局部最优。 遗传算法：通过选择、交叉和变异模拟生物进化，适合高维空间搜索。

应用场景涵盖物流路径规划、神经网络超参调优等。其价值在于平衡“解的质量”与“计算成本”，为复杂问题提供折中方案。